論文の概要: NISQ-Compatible Error Correction of Quantum Data Using Modified
Dissipative Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10467v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 11:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 14:55:47.251283
- Title: NISQ-Compatible Error Correction of Quantum Data Using Modified
Dissipative Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: 修正散逸量子ニューラルネットワークを用いたnisq互換量子データの誤り訂正
- Authors: Armin Ahmadkhaniha, Marzieh Bathaee
- Abstract要約: 我々は,既存の量子オートエンコーダ(QAE)ネットワークを,ノイズの多いm量子GHZ状態の量子デノイザとしての性能を向上する。
私たちの新しいDenoisingアーキテクチャは、トレーニング時間を短縮できる、はるかに少ない数の学習パラメータを必要とします。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using a dissipative quantum neural network (DQNN) accompanied by conjugate
layers, we upgrade the performance of the existing quantum auto-encoder (QAE)
network as a quantum denoiser of a noisy m-qubit GHZ state. Our new denoising
architecture requires a much smaller number of learning parameters, which can
decrease the training time, especially when a deep or stacked DQNN is needed to
approach the highest fidelity in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)
era. In QAE, we reduce the connection between the hidden layer's qubits and the
output's qubits to modify the decoder. The Renyi entropy of the hidden and
output qubits' states is analyzed with respect to other qubits during learning
iterations. During the learning process, if the hidden layer remains connected
to the input layers, the network can almost perfectly denoise unseen noisy data
with a different underlying noise distribution using the learning parameters
acquired from training data.
- Abstract（参考訳）: 共役層を伴う散逸型量子ニューラルネットワーク(DQNN)を用いて、ノイズの多いm量子GHZ状態の量子デノイザとして、既存の量子オートエンコーダ(QAE)ネットワークの性能をアップグレードする。
我々の新しいデノナイジングアーキテクチャは、非常に少ない数の学習パラメータを必要としており、特に、ノイズ中規模量子(NISQ)時代の最高忠実度に近づくのに深層もしくは積み重ねられたDQNNが必要な場合、トレーニング時間を短縮することができる。
QAEでは、隠れた層の量子ビットと出力の量子ビットとの接続を減らし、デコーダを変更する。
隠れ出力量子ビットの状態のrenyiエントロピーは、学習イテレーション中の他の量子ビットについて解析される。
学習過程において、隠れた層が入力層に接続されている場合、ネットワークはトレーニングデータから取得した学習パラメータを用いて、異なる雑音分布を持つノイズデータをほぼ完全に無視することができる。
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